问题：LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse) # 构建单层的LSTM网络 参数说明：num_hidden表示隐藏层的个数，reuse表示LSTM的参数进行复 ...
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2019-03-17 13:39:50
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Class tf.contrib.rnn.MultiRNNCell Class tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell 构建多隐层神经网络 __init__(cells, state_is_tuple=True) cells：rnn cell 的list state_is_tuple ...
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2019-03-13 12:39:36
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dropout 是 regularization 方法，在rnn中使用方法不同于cnn 对于rnn的部分不进行dropout，也就是说从t-1时候的状态传递到t时刻进行计算时，这个中间不进行memory的dropout；仅在同一个t时刻中，多层cell之间传递信息的时候进行dropout。 因此，我 ...
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2019-03-13 12:17:58
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Application of Transfer Learning in Continuous Time Series for Anomaly Detection in Commercial Aircraft Flight Data https://ieeexplore.ieee.org/docume ...
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2019-03-12 09:13:23
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主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍，了解什么是RNN，RNN的1对N、N对1的结构，什么是LSTM，以及LSTM中的三门（input、ouput、forget），后续将利用深度学习框架Kreas，结合案例对LSTM进行进一步的介绍。 一、RNN的原理 RNN（Recurrent N ...
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2019-03-07 14:05:07
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首先明确一下，本文需要对RNN有一定的了解，而且本文只针对标准的网络结构，旨在彻底搞清楚反向传播和BPTT。 反向传播形象描述 什么是反向传播？传播的是什么？传播的是误差，根据误差进行调整。 举个例子：你去买苹果，你说，老板，来20块钱苹果（目标，真实值），老板开始往袋子里装苹果，感觉差不多了（预测 ...
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2019-03-06 11:54:51
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zkclient简介：ZKCient是有Datameer的工程师StefanGroschupf和Peter voss 一起开发的。在源生API接口基础上进行了封装，简化了ZK的复杂性。 一 创建客户端方法: ZKCllent (Arguments ) 参数1: zkServers zookeeper ...
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2019-02-26 23:34:08
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在学习RNN的时候，经常会用CNN来类比，过程中我发现自己对CNN有些地方理解的还不是很清楚。 疑惑1：CNN卷积层的神经元是什么样的？ CNN的卷积层包括各种概念，各种计算，但是我忽然发现，基本没人提到卷积层的神经元，而且在tensorflow编程中，也无需设置卷积层的神经元，这使得我们更加忽略了 ...
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2019-02-26 21:07:16
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摘自 https://www.cnblogs.com/wangduo/p/6773601.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 一、RNN的优缺点 上篇中介绍了RNN。 RNN结构： RNN的优点： RNN的缺点： 二、LSTM（Long, shor ...
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2019-02-26 18:58:16
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本文主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍，了解什么是RNN，RNN的1对N、N对1的结构，什么是LSTM，以及LSTM中的三门（input、ouput、forget），后续将利用深度学习框架Kreas，结合案例对LSTM进行进一步的介绍。 一、RNN的原理 RNN（Recurrent ...
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2019-02-24 23:10:06
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